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Enregistrement W4384820060 · doi:10.1002/hpm.3688

What factors are considered in hospital funding models? A review of the literature on health services funding in organisation for economic co‐operation and development countries

2023· review· en· W4384820060 sur OpenAlexaboutno aff
Robyn Clay‐Williams, Yvonne Zurynski, Janet C. Long, Isabelle Meulenbroeks, Elizabeth Austin, Zeyad Mahmoud, Louise A. Ellis, Gilbert Knaggs, Diana Fajardo Pulido, Lieke Richardson, Golo Ahlenstiel, Graham Reece, Jeffrey Braithwaite

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMacquarie UniversityWestern Sydney Local Health District
Mots-clésGrey literatureInclusion (mineral)Government (linguistics)ScopusHealth careMEDLINEPopulationPolitical scienceEthnic groupSystematic reviewMedicineFamily medicineLibrary scienceEconomic growthEnvironmental healthSociologySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One of the most difficult challenges in healthcare involves equitable allocation of resources. Our review aimed to identify international funding models in Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries for government-funded public hospitals and evidence underpinning their efficacy, via review of the peer-reviewed and grey literature. METHODS: Ovid-Medline, Ovid Embase, Scopus, and PubMed were searched for peer-reviewed literature. Advanced Google searches and targeted hand searches of relevant organisational websites identified grey literature. Inclusion criteria were: English language, published between 2011 and 2022, and that the article: (1) focused on healthcare funding; (2) reported on or identified specific factors, indexes, algorithms or formulae associated with healthcare funding; and (3) referred to countries that are members of the OECD, excluding the United States (US). RESULTS: For peer-reviewed literature 1189 abstracts and 35 full-texts were reviewed; six articles met the inclusion criteria. For grey literature, 2996 titles or abstracts and 37 full-texts were reviewed; five articles met the inclusion criteria. Healthcare funding arrangements employed in 15 OECD countries (Australia, Belgium, Canada, Finland, France, Germany, Israel, Italy, the Netherlands, New Zealand, Norway, Spain, Sweden, Switzerland, and the United Kingdom [UK; specifically, England, Scotland, Wales and Northern Ireland]) were identified, but papers reported population-based funding arrangements for specific regions rather than hospital-specific models. CONCLUSIONS: While some models adjusted for deprivation and ethnicity factors, none of the identified documents reported on health systems that adjusted funding allocation for social determinants such as health literacy levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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